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Data Lake vs. Data Warehouse: Was ist das Richtige für Sie?

April 3rd, 2024

Um den Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse zu verstehen, ist es wichtig, die Entwicklung der Technologien zu verstehen. In der Vergangenheit dienten Datenbanken als strukturierte Repositories, die sich hervorragend zum Speichern und Abrufen organisierter Daten eigneten. Sie arbeiteten nach klar definierten Schemata, wodurch sie für transaktionale und strukturierte Daten geeignet waren. Da jedoch die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten im digitalen Zeitalter explosionsartig anstiegen, konnten Datenbanken nicht mehr mithalten.

Dann kamen Data Warehouses auf den Markt, die Unternehmen durch einen umfassenderen und integrierteren Ansatz für die Organisation und Analyse von Daten unterstützten. Allerdings hatten sie Schwierigkeiten mit der Agilität, die für den effektiven Umgang mit unstrukturierten und halbstrukturierten Daten erforderlich war, was zur Einführung von führte Datenseen, flexible und skalierbare Lösung für moderne Datenherausforderungen.

Während Data Lakes ein Upgrade sind Data Warehouse In mancher Hinsicht haben sie den Nutzen von Data Warehouses nicht beeinträchtigt, die in datengesteuerten Organisationen immer noch eine zentrale Rolle spielen.

In diesem Blog besprechen wir die Unterschiede zwischen Data Warehouses und Data Lakes und welche Anwendungsfälle sie am besten eignen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein Speichersystem, das es Ihnen ermöglicht, große Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten in ihrem rohen, nativen Format zu speichern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, bei denen Daten einem vordefinierten Schema entsprechen müssen (Schema-on-Write), verwenden Data Lakes einen „Schema-on-Read“-Ansatz, was bedeutet, dass in einem Data Lake die Daten unverändert und ohne Schema gespeichert werden erzwungene Struktur. Aufgrund dieser fehlenden Schemabeschränkung eignen sich Data Lakes ideal zum Speichern einer Vielzahl von Datentypen, darunter Text, Bilder, Videos, Protokolldateien, Sensordaten, Social-Media-Beiträge und mehr.

Unternehmen setzen Data Lakes aufgrund ihrer hohen Skalierbarkeit sowohl hinsichtlich der Speicherkapazität als auch der Verarbeitungsleistung zunehmend ein. Daher müssen sich Unternehmen keine Sorgen über große und schnell wachsende Datensätze machen, wie dies bei herkömmlichen Systemen der Fall ist.

Was sind die Vorteile eines Data Lake?

In Bezug auf eine Umfrage, 69% der Befragten sagten, dass ihre Unternehmen bereits einen Data Lake implementiert hätten. Hier sind neben der Skalierbarkeit die Gründe für ihre zunehmende Beliebtheit:

  1. Kostengünstige Lagerung: Die Speicherung von Daten in Data Lakes ist oft kostengünstiger als herkömmliche Datenbanken. Beispielsweise hat die zunehmende Verbreitung des Internets der Dinge (IoT) zur Entstehung von Zeitreihendatenbanken geführt. Diese Datenbanken sind mit speziellen Engines, maßgeschneiderten Datenmodellen und Abfragesprachen ausgestattet, die genau auf die effiziente Verarbeitung von Zeitreihendaten abgestimmt sind. Bei großen Mengen an Sensordaten bieten Data Lakes jedoch einen kostengünstigeren Ersatz für Zeitreihendatenbanken.
  2. Verschiedene Datentypen: Einer der verlockendsten Faktoren von Data Lakes ist ihre Vielseitigkeit in dem Sinne, dass sie strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten speichern können, einschließlich Text, Bilder, Videos und Sensordaten.
  3. Datenflexibilität: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken, bei denen Daten im Voraus strukturiert werden müssen, können Sie mit Data Lakes Daten unverändert speichern und bei Bedarf eine Struktur anwenden.
  4. Datenerfassung in Echtzeit: Heutzutage dreht sich alles um Erkenntnisse in Echtzeit und Data Lakes unterstützen das Streaming und die Aufnahme von Daten in Echtzeit, wodurch sie sich für Anwendungen eignen, die eine sofortige Datenverarbeitung und -analyse erfordern.
  5. Maschinelles Lernen und KI: Data Lakes eignen sich gut für Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI), da sie Zugriff auf umfangreiche, vielfältige Datensätze bieten.
  6. Datenarchivierung: Data Lakes können als kostengünstige Lösung für die langfristige Datenarchivierung und -aufbewahrung dienen.
  7. Schema beim Lesen: Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken mit einem Schema-on-Write-Ansatz verwenden Data Lakes einen Schema-on-Read-Ansatz, der es Benutzern ermöglicht, je nach Bedarf unterschiedliche Schemata oder Strukturen für die Analyse anzuwenden.
  8. Datenkataloge und Metadaten: Data Lakes umfassen häufig Datenkataloge und Metadatenverwaltungstools, die Benutzern helfen, die im Lake gespeicherten Daten zu entdecken, zu verstehen und zu verwalten.

Was ist ein Data Warehouse?

Ein Data Warehouse ist ein spezialisiertes Datenbanksystem zum Speichern, Verwalten und Analysieren großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen zur Unterstützung von Business Intelligence- und Reporting-Aktivitäten. Data Warehouses verarbeiten hauptsächlich strukturierte Daten, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten organisiert sind. Sie speichern häufig historische Daten und sind für eine schnelle Abfrageleistung optimiert. Sie unterstützen auch komplexe Datenmodellierung und interaktive Analyse, wodurch sie für die Entscheidungsunterstützung und strategische Planung von entscheidender Bedeutung sind.

Das Beste an einem Data Warehouse ist, dass es Unternehmen ermöglicht, Data Marts zu erstellen, spezialisierte Teilmengen von Daten für bestimmte Abteilungen oder Geschäftseinheiten. Datamarts Verbesserung der Entscheidungsfindung auf granularer Ebene.

Lesen Sie mehr: Kostenschätzung für Data Warehouse

Vorteile eines Data Warehouse

  1. Unterstützung für komplexe Abfragen: Data Warehouses sind für komplexe Abfragen und Analysen optimiert und erleichtern so die Beantwortung komplexer Fragen zu den Daten.
  2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung einer einzigen, zuverlässigen Datenquelle ermöglichen Data Warehouses eine bessere und fundiertere Entscheidungsfindung auf allen Ebenen einer Organisation.
  3. Datenkonsistenz: Sie stellen Datenkonsistenz und -qualität sicher, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und so Fehler und Diskrepanzen reduzieren.
  4. Historische Analyse: Data Warehouses speichern historische Daten und ermöglichen es Unternehmen, Trends zu analysieren und Prognosen auf der Grundlage vergangener Leistungen zu erstellen.
  5. Schnellere Abfragen: Ihre optimierte Struktur und Indizierung ermöglichen eine schnelle Abfrageleistung und reduzieren die Zeit, die zum Abrufen und Analysieren von Daten benötigt wird.
  6. Unterstützung für Business Intelligence: Data Warehouses dienen als Rückgrat für Business-Intelligence-Tools und unterstützen die Datenvisualisierung und -analyse für die strategische Planung.

Data Lake vs. Data Warehouse: Architektur

Data Warehouse vs. Data Lake

Wenn Sie den Unterschied zwischen Data Lake und Data Warehouse verstehen möchten, müssen Sie zunächst den Unterschied zwischen deren Architektur verstehen. Sobald Sie verstehen, wie beide organisiert sind und wie sie funktionieren, wird es Ihnen leichter fallen, zwischen den beiden zu wählen.

Data-Lake-Architektur

Datenaufnahmeschicht

Die erste Schicht ist die Datenaufnahmeschicht, die Daten aus verschiedenen Quellen aufnimmt. Data Lakes bieten normalerweise zwei Arten der Datenaufnahme:

  • Batch-Aufnahme: Mit Batch-Jobs können Sie die Übertragung und das Laden von Daten in den Data Lake in bestimmten Intervallen planen.
  • Echtzeit-Erfassung: Für Echtzeit-Datenströme können Sie Daten kontinuierlich erfassen und verarbeiten, sobald sie eintreffen.

Speicherschicht:

Die zweite Schicht ist die Speicherschicht.

  • Verteilter Speicher: Data Lakes nutzen verteilte Speichersysteme wie das Hadoop Distributed File System (HDFS) für lokale Umgebungen oder cloudbasierte Speicherlösungen wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage. Mit diesen Systemen können Sie Daten in großem Umfang speichern.
  • Datenpartitionierung: Daten werden normalerweise in Partitionen oder Ordnern innerhalb des Speichersystems organisiert, was die Verwaltung und Abfrage bestimmter Teilmengen von Daten erleichtert.

Metadaten und Katalog:

  • Metadatenverwaltung: Metadaten, die Informationen über die Daten liefern, sind in einem Data Lake von entscheidender Bedeutung. Metadaten umfassen Details wie Datenquelle, Datenstruktur, Herkunft und Qualität. Tools zur Metadatenverwaltung helfen dabei, Daten zu organisieren und auffindbar zu machen.
  • Datenkatalog: Ein Datenkatalog bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle zum Entdecken und Verstehen der Daten im Data Lake. Sie können nach Datensätzen suchen und auf zugehörige Metadaten zugreifen, um ihnen dabei zu helfen, die benötigten Daten zu finden.

Datenverarbeitungsschicht:

  • Datenumwandlung: Data Lakes bieten auch Möglichkeiten zur Datenverarbeitung und -transformation. Sie können Frameworks wie Apache Spark, Apache Hadoop oder cloudbasierte ETL-Dienste verwenden, um Daten für die Analyse vorzubereiten.
  • Datenintegration: Sie können die Datenverarbeitungsschicht auch verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu kombinieren, um eine einheitliche Ansicht der Daten zu erstellen.

Zugriffs- und Analyseschicht:

  • Datenzugriffstools: Sie können auch mit verschiedenen Tools auf Daten zugreifen und diese analysieren, darunter SQL-basierte Abfrage-Engines, Programmiersprachen wie Python und R, Business-Intelligence-Tools und Datenanalyseplattformen.
  • Schema-on-Read: Data Lakes unterstützen Schema-on-Read, was bedeutet, dass Daten mit dem Schema gelesen werden, das zum Zeitpunkt der Analyse angewendet wurde. So können verschiedene Benutzer unterschiedliche Schemata auf dieselben Daten anwenden.

Sicherheits- und Governance-Schicht:

  • Zugangskontrolle: Robuste Zugriffskontrollen sind zum Schutz sensibler Daten unerlässlich. Mithilfe der Sicherheitsfunktionen können Sie entsprechende Berechtigungen implementieren.
  • Verschlüsselung: Data Lakes verwenden häufig Verschlüsselung, um Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand zu schützen.

Data Warehouse-Architektur

Data-Warehouse-Architektur definiert die Struktur und Komponenten eines Data Warehousing-Systems. Eine Data-Warehouse-Architektur besteht typischerweise aus drei Hauptkomponenten:

  1. Datenquellen:
    • Operative Datenquellen: Hierbei handelt es sich um Systeme wie Datenbanken, CRM-Software (Customer Relationship Management), Tabellenkalkulationen und verschiedene Anwendungen, aus denen die Daten einer Organisation stammen.
    • Externe Datenquellen: Daten können auch aus externen Quellen wie Marktforschung, sozialen Medien oder Datenanbietern stammen.
  2. ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden):
    • Extrahieren: Daten werden extrahiert aus den verschiedenen Quellen und entweder durch Stapelverarbeitung oder Echtzeit-Datenstreaming in das Data Warehouse übertragen.
    • Transformieren: Die extrahierten Daten werden bereinigt, validiert und mithilfe von Datentransformationen und Geschäftsregeln so transformiert, dass sie in ein gemeinsames Format oder eine gemeinsame Struktur passen.
    • Laden Sie: Die transformierten Daten werden in das Data Warehouse geladen und sind typischerweise in Faktentabellen (mit Transaktionsdaten) und Dimensionstabellen (mit beschreibenden Daten) organisiert.
  3. Data Warehouse-Speicher:
    • Data Warehouse-Datenbank: Data Warehouses verwenden spezielle Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), die für Analysezwecke konzipiert sind. Zu den gängigen Typen gehören traditionelle relationale Datenbanken oder neuere Spaltendatenbanken. Die transformierten und strukturierten Daten werden hier gespeichert.
    • Datamarts: Data Marts sind Teilmengen des Data Warehouse, die oft auf bestimmte Geschäftseinheiten oder Abteilungen zugeschnitten sind. Sie werden normalerweise für eine gezieltere Analyse verwendet.
  4. Datenzugriffsschicht:
    • Abfrage- und Berichtstools: Endbenutzer interagieren mit dem Data Warehouse mithilfe von Abfrage- und Berichtstools, z. B. SQL-basierten Schnittstellen oder BI-Tools (Business Intelligence).
    • OLAP (Online-Analyseverarbeitung): OLAP-Tools bieten eine mehrdimensionale Analyse, die es Benutzern ermöglicht, Daten auf verschiedene Arten zu untersuchen und Pivots, Drilldowns und komplexe Analysen zu erstellen.
  5. Metadaten-Repository:
    • Metadaten sind Daten über Daten. Es enthält Informationen über die Struktur und Bedeutung der im Lager gespeicherten Daten. Metadaten helfen Benutzern, die für die Analyse benötigten Daten zu verstehen und zu finden.

Data Lake vs. Data Warehouse: Unterschiede

Nachdem Sie nun die Architektur von Data Lake und Data Warehouse verstanden haben, sind hier einige weitere Unterschiede zwischen den beiden:

Charakteristisch Data Warehousing Datensee
Zweck Entwickelt für strukturierte Daten, optimiert für analytische Verarbeitung und Berichterstellung. Entwickelt, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu speichern, einschließlich Roh- und halbstrukturierter Daten für verschiedene Analysen.
Datenstruktur Speichert strukturierte Daten mit einem klar definierten Schema, häufig im Tabellenformat. Speichert Daten in ihrem nativen Format, einschließlich Rohdaten, halbstrukturierten und strukturierten Daten, ohne vordefiniertes Schema.
Datenaufnahme Beinhaltet einen klar definierten ETL-Prozess (Extract, Transform, Load), der Daten strukturiert und bereinigt, bevor sie in das Warehouse geladen werden. Ermöglicht die Aufnahme von Daten in ihrer Rohform, ohne dass eine unmittelbare Transformation erforderlich ist. Die Transformation kann je nach Bedarf angewendet werden.
Leistung Optimiert für die Abfrageleistung, häufig unter Verwendung von Techniken wie Indizierung und Voraggregation für schnelle Antworten auf SQL-Abfragen. Priorisiert die Datenspeicherung vor der Abfrageleistung. Die Abfrageleistung hängt davon ab, wie Daten bei der Abfrage transformiert und verarbeitet werden.
Schema-Evolution Schemata sind relativ statisch und Änderungen erfordern möglicherweise erheblichen Aufwand und Planung. Ermöglicht Schema-on-Read und ermöglicht so Flexibilität bei der Anpassung von Datenänderungen, ohne dass vorherige Schemaänderungen erforderlich sind.
Datentypflexibilität Hauptsächlich für strukturierte Daten konzipiert; kann mit unstrukturierten Daten nicht gut umgehen. Entwickelt für den effektiven Umgang mit strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten.
Anwendungsbereich Wird hauptsächlich für strukturierte Datenanalysen, Business Intelligence und Reporting verwendet. Wird für eine breite Palette von Analysen verwendet, darunter erweiterte Analysen, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Datenexploration.
Kosten Ist in der Regel mit höheren Speicher- und Abfragekosten verbunden, da Daten häufig aus Leistungsgründen dupliziert und indiziert werden. Oftmals kostengünstig für die Speicherung großer Rohdatenmengen, die Kosten können jedoch bei der Datenverarbeitung und -transformation steigen.
Datenqualität Betont Datenqualität, Konsistenz und Genauigkeit, häufig durch strenge Datenverwaltungspraktiken. Bietet Flexibilität und erfordert möglicherweise zusätzliche Anstrengungen, um die Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen.
Beispiele Beispiele hierfür sind traditionelle Data Warehouses wie Oracle Exadata, Teradata oder cloudbasierte Dienste wie Amazon Redshift. Beispiele hierfür sind cloudbasierte Data-Lake-Lösungen wie Amazon S3 mit AWS Glue oder Azure Data Lake Storage mit Azure Databricks.

Anwendungsbeispiele

Was die Anwendungsfälle Data Lakes vs. Data Warehouses betrifft, sind Data Lakes vielseitig und anpassungsfähig und können ein breites Spektrum an Datentypen und Analyseanwendungsfällen abdecken, einschließlich fortgeschrittener und explorativer Datenanalyse. Sie können verschiedene Datentypen verarbeiten und eignen sich gut für die Echtzeit-Datenverarbeitung und explorative Datenanalyse.

Data Warehouses hingegen konzentrieren sich auf strukturierte Daten, die für standardisiertes Reporting und Business Intelligence in verschiedenen Branchen unerlässlich sind. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle von beiden Data Warehousing und Datenseen:

Anwendungsfälle für Data Warehouse:

  1. Finanzberichterstattung und -analyse: Data Warehouses werden in der Finanzbranche häufig zur Speicherung und Analyse strukturierter Finanzdaten eingesetzt. Sie unterstützen hauptsächlich Aktivitäten wie Budgetierung, Prognosen und Finanzberichterstattung.
  2. Einzelhandelsverkauf und Bestandsverwaltung: Einzelhandelsunternehmen nutzen Data Warehouses, um Verkaufstrends zu analysieren, Lagerbestände zu überwachen und das Lieferkettenmanagement zu optimieren.
  3. Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Data Warehouses helfen Unternehmen dabei, Kundendaten zu analysieren, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Verkaufschancen zu identifizieren und gezielte Marketingmaßnahmen durchzuführen.
  4. Gesundheitsanalytik: Die Gesundheitsbranche nutzt Data Warehouses zur Analyse von Patientenakten, zur Verwaltung von Gesundheitsabläufen und zur Überwachung von Patientenergebnissen, um die Entscheidungsfindung und Patientenversorgung zu verbessern.
  5. Personalanalyse: Data Warehouses unterstützen Personalabteilungen dabei, die Leistung der Mitarbeiter zu verfolgen, Personaldaten zu verwalten und datengesteuerte Entscheidungen zur Talentakquise und -bindung zu treffen.
  6. Logistik- und Lieferkettenanalyse: Unternehmen, die sich mit Logistik und Lieferkettenmanagement befassen, nutzen Data Warehouses, um Routen zu optimieren, Bestände zu verwalten und Waren im Transport zu verfolgen.
  7. Optimierung des Herstellungsprozesses: Hersteller nutzen Data Warehouses zur Überwachung und Analyse von Produktionsdaten, zur Qualitätskontrolle und zur Geräteleistung, um Prozesse zu verbessern und Kosten zu senken.
  8. Energieverbrauchs- und Versorgungsmanagement: Energieunternehmen nutzen Data Warehouses, um Energieverbrauchsdaten zu analysieren, die Infrastruktur zu überwachen und die Ressourcenzuteilung zu optimieren.

Data Lake-Anwendungsfälle:

  1. Big Data und maschinelles Lernen:
    • Data Lakes eignen sich ideal zum Speichern und Verarbeiten großer Mengen unterschiedlicher Daten, die in Modellen des maschinellen Lernens und datenwissenschaftlichen Projekten wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung verwendet werden.
  2. Social Media Analytics:
    • Für Unternehmen, die Daten von Social-Media-Plattformen analysieren, um die Kundenstimmung zu verstehen, Markenerwähnungen zu verfolgen und Marketingstrategien zu verbessern, sind Data Lakes ebenfalls besser geeignet.
  3. IoT-Datenanalyse:
    • Data Lakes eignen sich gut für die Verarbeitung von Daten, die von IoT-Geräten (Internet of Things) generiert werden. Sie ermöglichen Echtzeitüberwachung und vorausschauende Wartung in Branchen wie der Fertigung und Smart Cities.
  4. Speicherung und Analyse genomischer Daten:
    • Gesundheits- und Forschungseinrichtungen speichern Genomdaten zur Analyse in Data Lakes und ermöglichen personalisierte Medizin- und Genomforschung.
  5. Clickstream und Webanalyse:
    • Unternehmen nutzen Data Lakes, um Clickstream-Daten, Benutzerverhalten auf Websites und Online-Interaktionen zu speichern und zu analysieren, um Benutzererlebnisse und Marketingbemühungen zu verbessern.
  6. Text- und Stimmungsanalyse:
    • Data Lakes können auch zum Speichern von Textdaten aus Quellen wie Kundenrezensionen, E-Mails und Dokumenten für Stimmungsanalysen, Text-Mining und Inhaltsempfehlungen verwendet werden.
  7. Echtzeit-Streaming-Daten:
    • Data Lakes erfassen und analysieren Echtzeit-Streaming-Daten, die für Anwendungen wie Betrugserkennung, Überwachung des Netzwerkverkehrs und Echtzeit-Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind.
  8. Archivierung und Compliance:
    • Unternehmen nutzen Data Lakes zur langfristigen Datenaufbewahrung, zur Erfüllung gesetzlicher Compliance-Anforderungen und zur Archivierung historischer Daten für Rechts- und Prüfzwecke.

Neue Trends

Bei Data Lakes und Data Warehouse-Technologien passiert immer etwas Neues. Hier sind einige der Top-Trends:

Konvergenz von Data Lakes und Data Warehouses:

Dies ist ein interessanter aufkommender Trend, da Organisationen zunehmend versuchen, die Lücke zwischen Data Lakes und Data Warehouses zu schließen und sie in einer „Lakehouse“-Architektur zusammenzuführen. Ein Lakehouse zielt darauf ab, die Stärken beider zu kombinieren, sodass strukturierte und unstrukturierte Daten nebeneinander existieren können.

Mehr Automatisierung

Automatisierte Prozesse zur Verwaltung von Data Warehouses und Data Lakes werden immer häufiger eingesetzt, sodass Unternehmen diese Technologien schnell bereitstellen und verwalten können, ohne ihre Systeme manuell konfigurieren oder APIs verwenden zu müssen.

Verstärkter Einsatz von Cloud-Technologie

Für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen wird die Cloud-Technologie immer beliebter. Data Lakes und Warehouses, die cloudbasierte Speicherlösungen nutzen, können über eine größere Kapazität verfügen als herkömmliche Vor-Ort-Lösungen. Daher werden diese Technologien im Laufe der Zeit kosteneffizienter.

Schnellere Zugriffszeiten

Data-Lake- und Warehouse-Technologien werden immer schneller, sodass Unternehmen mit noch größeren Leistungsvorteilen rechnen können.

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